#Grupa Insight | AI Systems
AI Systems & LLM Integrations
We build AI systems that work with real business data.
Our AI implementations cover the full lifecycle.
Das Modell ist nur ein Teil des Systems.
In der Produktion zählen Datenzugriff, Retrieval-Qualität, Systemintegrationen, Berechtigungen, Logs, Monitoring, Fallbacks und Verantwortung für Entscheidungen.
Deshalb beginnen wir nicht mit Prompts. Wir beginnen mit Datenarchitektur, Prozessen und den Stellen, an denen KI Ihr Team wirklich entlasten kann.
#RAG-Chatbots & intelligente Assistenten
Konversationelle KI, die auf Ihren Unternehmensdaten basiert - Dokumente, Wissensdatenbanken, Produktkataloge, interne Wikis und operative Daten. Wir entwickeln Retrieval-Pipelines, die tatsächlich relevante Antworten liefern.
#LLM-Pipelines für Unternehmen
Mehrstufige Verarbeitungs-Pipelines: Ingestion, Chunking, Embedding, Retrieval, Generierung, Validierung und Output-Routing. Für Produktionsumgebungen entwickelt - keine Notebook-Demos. Wir bauen Pipelines, die reale Datenvolumen, Edge Cases und Fehlermodi verarbeiten.
#Custom Retrieval & semantische Suche
Wenn Standard-Vektorsuche nicht ausreicht - graphbasiertes Retrieval, Hybridsuche, strukturierte Datenabfragen kombiniert mit LLM-Generierung. Wir entwickeln individuelle Retrieval-Systeme fuer komplexe Geschaeftsdatenmodelle.
#KI-Agenten & Prozessautomatisierung
Autonome Agenten, die mehrstufige Aufgaben ausführen, mit externen APIs interagieren und Entscheidungen auf Basis von Geschäftsregeln treffen - verbunden mit Ihren bestehenden Systemen. Wir entwickeln Agenten, die in der Produktion zuverlässig funktionieren.
#ERP & CRM KI-Integrationen
KI-Schichten, die mit Ihren bestehenden Systemen verbunden sind - keine vollständige Migration erforderlich. Wir integrieren LLMs, RAG-Pipelines und KI-Agenten direkt mit SAP, Salesforce, individuellen ERPs, Legacy-Datenbanken und operativen Tools.
#Explainable AI & MLOps
Auditierbare KI-Entscheidungen, Modell-Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining-Pipelines - für regulierte Branchen und Produktionsumgebungen, in denen Black-Box-Systeme nicht akzeptabel sind. Jede KI-Empfehlung enthält einen nachvollziehbaren Entscheidungspfad.
→ Große Wissensvolumen
Dokumente, PDFs, CRM, ERP, Tickets oder E-Mails, die Ihr Team manuell durchsuchen muss.
→ Repetitive Informationsarbeit
Ihr Team verbringt Zeit mit der manuellen Suche nach Informationen oder der Vorbereitung von Standardantworten.
→ Vorhersehbare Prozessregeln
Prozesse erfordern Klassifizierung, Datenextraktion oder Routing nach definierten Regeln.
→ Legacy-Systeme, keine Vollmigration
Sie möchten eine KI-Schicht über bestehenden Systemen ohne vollständigen Umbau.
→ Regulierte Entscheidungen
Sie benötigen KI-Entscheidungen mit Audit-Trail, die Regulatoren erklärt werden können.
→ Skalierung ohne Headcount
Sie möchten Abläufe skalieren ohne proportional mehr Personal einzustellen.
Featured KI-Fallstudie · MLOps · Geflügelhaltung
BLUP-FLOCK ERP
Produktionsreifes KI-ERP für Reinzucht-Geflügelfarmen — individuelle RAG-Pipeline für 5-Generationen-Stammbäume, BLUP-Algorithmus, Explainable AI und vollständige Zertifizierungsauditierbarkeit.
3-8%
Genetischer Fortschritt
10-25%
Weniger Zuchttiere
8
Pipeline-Schichten
FALLSTUDIE LESEN →
LLM + RAG · Tourismus
VisitZakopane - KI-Buchungsassistent
Individueller LLM-Chat mit natürlichsprachigen Anfragen und Echtzeit-Verfügbarkeitsdaten - ohne Eingriff in das Buchungssystem.
Stack: LLM API · real-time data · WordPress
LLM Pipeline · SEO-Automatisierung
Automatisches SEO-Audit & Content-Generierung
Zwei produktive LLM-Systeme auf DeepSeek API: automatisches SEO-Audit und WordPress-Content-Pipeline mit Duplikationsprävention.
Stack: DeepSeek API · WordPress API · custom pipeline
Datenaudit vor der Modellauswahl
Wir bewerten Datenqualität und Retrieval-Anforderungen vor der Technologieauswahl.
Retrieval-Design und Output-Validierung
Reduzierung des Halluzinationsrisikos auf Architekturebene, nicht nach dem Deployment.
Berechtigungen, Logs und Audit-Trail
Zugriffskontrollen und vollständige Audit-Trails von Tag eins in das System integriert.
Menschliche Freigabe für kritische Entscheidungen
Human-in-the-Loop wo KI-Entscheidungen reale geschäftliche oder rechtliche Konsequenzen haben.
Post-Launch-Monitoring und Drift-Erkennung
Wir überwachen die Modellqualität nach dem Launch und lösen Retraining bei Leistungsabfall aus.
Fallbacks und Fehlermodi
Jedes System hat einen definierten Fehlermodus — sanfte Degradierung, keine stillen Fehler.
Discovery - Datenaudit - Architektur - Entwicklung - Monitoring
Discovery
Wir erfassen Ihren Anwendungsfall, Datenquellen, Integrationspunkte und geschäftliche Einschränkungen vor der Technologieauswahl.
Datenaudit
Wir bewerten Datenqualität, Struktur und Retrieval-Anforderungen. Die meisten KI-Projekte scheitern hier - wir beheben das zuerst.
Architektur
Modellauswahl, Retrieval-Strategie, Integrationsschicht, Sicherheit und Auditierbarkeit - konzipiert bevor Code geschrieben wird.
Produktionsentwicklung
Iterative Entwicklung mit kontinuierlicher Evaluierung. Keine Black-Box-Übergaben - Sie sehen jeden Schritt.
Monitoring
Post-Launch-Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining-Pipelines und laufende Optimierung.
#AI Discovery Sprint
Nicht sicher, wo Sie anfangen sollen?
In 1-2 Wochen erfassen wir Ihren Anwendungsfall, bewerten Ihre Daten, identifizieren Integrationsrisiken und skizzieren Architektur und Budget für Ihre erste KI-Implementierung.
Wir analysieren Datenquellen, Integrationspunkte, Risiken und skizzieren MVP-Architektur und Budget.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und einem Standard-Chatbot?+
Ein Standard-Chatbot generiert Antworten basierend auf seinen Trainingsdaten — er kann nicht auf unternehmensspezifische Informationen zugreifen und halluziniert möglicherweise Fakten. Ein RAG-System ruft in Echtzeit relevante Inhalte aus Ihren tatsächlichen Datenquellen ab und verwendet diese als Kontext für das Sprachmodell. Das Ergebnis sind fundierte, genaue Antworten basierend auf Ihren Dokumenten und operativen Daten.
Arbeiten Sie mit bestehenden ERP- und CRM-Systemen?+
Ja - wir integrieren KI-Schichten direkt in Ihre bestehenden Systeme ohne vollständige Migration. Wir verbinden LLMs, RAG-Pipelines und KI-Agenten mit SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, individuellen ERPs und Legacy-Datenbanken. Ihre Daten bleiben dort wo sie sind. Wir entwickeln individuelle API-Konnektoren wenn native Integrationen nicht verfügbar sind.
Wie lange dauert ein KI-Integrationsprojekt?+
Es hängt vom Umfang ab. Ein fokussierter RAG-Chatbot auf bestehenden Dokumenten kann in 4-6 Wochen geliefert werden. Eine vollständige LLM-Pipeline mit ERP-Integration, Custom Retrieval und MLOps-Infrastruktur dauert typischerweise 3-4 Monate. Wir beginnen immer mit einer Discovery-Phase und einem Datenaudit bevor wir uns auf einen Zeitplan festlegen - die meisten Verzögerungen in KI-Projekten entstehen durch Unterschätzung der Datenvorbereitung.
Welche Datenformate und Quellen unterstützen Sie?+
Wir arbeiten mit praktisch jeder Datenquelle: PDFs, Word-Dokumente, Excel-Dateien, HTML-Inhalte, SQL- und NoSQL-Datenbanken, REST-APIs, ERP-Exporte, CRM-Daten, E-Mail-Archive und individuelle Dateiformate. Für unstrukturierte Daten bauen wir Ingestion- und Preprocessing-Pipelines. Für strukturierte Daten bauen wir Abfrageschichten, die Datenbank-Lookups mit LLM-Generierung kombinieren.
Bieten Sie Support nach dem Launch und Modell-Monitoring an?+
Ja. Wir bieten laufenden technischen Support, Modell-Performance-Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining-Pipelines. KI-Systeme degradieren mit der Zeit wenn sich Datenverteilungen verschieben - wir bauen Monitoring-Infrastruktur die dies frühzeitig erkennt und Retraining automatisch auslöst oder Ihr Team benachrichtigt. Wir bauen langfristige Partnerschaften, keine einmaligen Lieferungen.
Ist Explainable AI für regulierte Branchen verfügbar?+
Ja - und für regulierte Branchen ist es eine Anforderung, keine Option. Jede KI-Empfehlung in unseren Systemen enthält einen nachvollziehbaren Entscheidungspfad, der von Management, Compliance-Teams oder externen Zertifizierern auditiert werden kann. Wir haben Explainable-AI-Systeme in der Landwirtschaft, im Rechtsbereich und in Finanzdienstleistungen geliefert. Wenn Ihre Branche dokumentierte KI-Entscheidungen erfordert, bauen wir diese Auditierbarkeit von Tag eins in die Architektur ein.
Was kostet ein KI-Integrationsprojekt?+
Wir haben keine festen Preispakete. Jedes Projekt wird individuell kalkuliert basierend auf Datenkomplexität, Integrationsumfang, Infrastrukturanforderungen und laufenden Monitoring-Bedürfnissen. Ein fokussierter RAG-Chatbot auf bestehenden Dokumenten beginnt bei einem anderen Budget als eine vollständige MLOps-Pipeline mit ERP-Integration und Custom Retrieval. Nach einem Discovery-Call und Datenaudit erstellen wir eine realistische Kostenschätzung mit klarem Umfang und Deliverables.
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